Die meisten Probleme der Computergrafik sind sehr rechenintensiv, lassen sich aber auch hervorragend parallel lösen. Entsprechend sind grafische Anwendungen der Motor für die Entwicklung neuer paralleler Rechenarchitekturen. Fast jeder Rechner besitzt heute neben dem Hauptprozessor eine weitere Recheneinheit für Grafikberechnungen - meist GPU (graphics processing unit) genannt - die oft über mehrere hundert oder sogar tausend Rechenkerne verfügt. Während GPUs am Anfang noch sehr auf Grafikberechnungen spezialisert waren, sind sie mittlerweile universell einsetzbar und finden in unterschiedlichsten Einsatzbereichen Anwendung. In dem Vortrag werde ich Forschungsprojekte vorstellen, die den Einsatz von GPUs zum Schwerpunkt haben. Gezeigt werden dabei Projekte aus der klassischen Computergrafik, aber auch aus der Geometrieverarbeitung und dem Erfassen von 3D-Geometrie. Ich werde dabei an ausgewählten Beispielen zeigen, welche algorithmischen Strategien nötig sind, um die hohe Leistungsfähigkeit von GPUs abzurufen und wie man auch sehr komplexe Probleme innerhalb von Echtzeitanwendungen lösen kann.